zero-shot

One-shot和Zero-shot的区别以及使用场景Zero-shot是模型在没有任务相关训练数据的情况下进行预测，依赖预训练知识。One-shot则是提供一个示例，帮助模型理解任务。两者的核心区别在于是否提供示例，以及模型如何利用这些信息。

定制化视频生成新模范！零样本主体驱动，精确运动控制！复旦&阿里等发布DreamVideo-2文章链接：https://arxiv.org/pdf/2410.13830 项目链接：https://dreamvideo2.github.io/

NAS入门（学习笔记）深度学习使特征学习自动化AutoML 使深度学习自动化自动化机器学习 (automated machine learning) 是一种自动化的数据驱动方法, 并做出一系列决策。

f-VAEGAN-D2：VAE+GAN处理零样本学习问题虽然f-VAEGAN-D2在题目中说“适用任意样本”，但对比的Few-shot相关的实验较少，这里仅讨论零样本学习的情况。

智慧医疗探索者

什么是Zero-shot（零次学习）Zero-shot学习（ZSL）是机器学习领域的一种先进方法，它旨在使模型能够识别、分类或理解在训练过程中未见过的类别或概念。这种学习方法对于解决现实世界中常见的长尾分布问题至关重要，即对于一些罕见或未知类别的样本，传统的监督学习方法可能难以处理。